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31.03.2026

Aktualisiert 25.07.2026

Threat

Prompt Injection

Fremde Inhalte können für einen KI-Agenten zur Anweisung werden. Gefährlich wird das, wenn daraus Datenzugriffe, Tool-Aufrufe oder andere Aktionen entstehen.

Prompt Injection

Was Prompt Injection ist

Bei einer Prompt Injection verändert eine fremde Anweisung das Verhalten des Modells. Sie kann direkt aus einer Nutzereingabe kommen – oder versteckt in einer Webseite, E-Mail, PDF, RAG-Quelle, einem Repository oder Tool-Output stecken.

Bei einem Chatbot führt das oft nur zu einer falschen Antwort. Ein Agent kann daraufhin jedoch Daten lesen, Tools aufrufen oder Nachrichten versenden.

Wie der Angriff funktioniert

Der Einstieg wirkt häufig harmlos: Ein Agent soll Inhalte zusammenfassen, ein Ticket bearbeiten oder eine Webseite prüfen. In genau diesem Inhalt steckt der fremde Auftrag.

Vom Inhalt zur Aktion
1

Auftrag

Der Agent erhält eine legitime Aufgabe

2

Fremder Inhalt

Eine Quelle liefert zusätzlichen Kontext

3

Injection

Daten werden als Anweisung interpretiert

4

Aktion

Der Agent antwortet oder handelt

Mögliche Folgen

Daten fließen ab

Tools werden missbraucht

Manipulation bleibt gespeichert

Der mögliche Schaden hängt nicht nur von der Injection ab, sondern vor allem von den Daten, Rechten und Tools, die dem Agenten zur Verfügung stehen.

Direkt oder indirekt?

Direkt

Eingabe an den Agenten

Der Angreifer schreibt dem Agenten selbst – über Chat, Formular oder API.

Angreifer Agent

Im Anfrageverlauf meist sichtbar

Am Ein- und Ausgang begrenzbar

Indirekt

Anweisung in einer Quelle

Der Angreifer präpariert Inhalte, die der Agent später verarbeitet.

Angreifer Inhalt Agent

Keine direkte Interaktion nötig

Schutz an jedem Inhaltskanal erforderlich

Jailbreaking umgeht Regeln über direkte Eingaben. RAG Poisoning manipuliert Wissensquellen. Tool Misuse ist eine mögliche Folge der Injection.

Drei typische Angriffsszenarien

Der Agent sortiert Mails – und versendet Daten

E-Mail
Mails vorsortieren
Versteckte Anweisung
Interne Daten raus

Aus einem reinen Leseauftrag wird ein Versandpfad – obwohl der Nutzer nie „senden“ gesagt hat.

Coding-Agent folgt dem Issue-Kommentar

Code
Issue lesen
Anweisung im Text
Secrets & unsicherer Code

Der Agent sucht Tokens, liest unnötig sensible Dateien oder schlägt riskante Kommandos vor.

Browser-Agent klickt sich weiter

Computer Use
Seite prüfen
Text auf der Seite
Fremde Aktionen

Legitime Browser-Rechte werden für fremde Navigations- und Exfiltrationsschritte genutzt.

Was wirklich schützt

Prompt Injection lässt sich nicht mit einem einzelnen Filter zuverlässig ausschließen. Wirksamer ist es, den Weg von der fremden Quelle bis zur realen Aktion an mehreren Stellen zu begrenzen.

Drei priorisierte Kontrollen
Schutzschicht 1
Inhalte isolieren

Externe Inhalte kennzeichnen, getrennt verarbeiten und nie wie Systemregeln behandeln.

Schutzschicht 2
Rechte begrenzen

Mit Lesezugriff starten und Daten, Tools sowie Zielsysteme auf das Nötige beschränken.

Schutzschicht 3
Aktionen prüfen

Parameter serverseitig validieren; Versand, Export oder Löschung zusätzlich freigeben lassen.

Eine Injection kann das Modell beeinflussen. Sie darf aber keine kritische Aktion ohne unabhängige Prüfung auslösen.

Ergänzend sollten Teams Memory-Schreibvorgänge schützen und Tool-Aufrufe samt Quellen und Freigaben gemeinsam protokollieren.

Wie Teams Angriffe erkennen und testen

  • Quellen sichtbar machen: Kanal, Ursprung und Abrufzeitpunkt jeder Information protokollieren.
  • Auftrag und Aktion vergleichen: Tool-Aufrufe müssen zur sichtbaren Nutzerabsicht passen.
  • Datenbewegungen korrelieren: Externe Inhalte, breite Lesezugriffe und ausgehende Kommunikation gemeinsam betrachten.
  • Vollständige Pfade testen: Präparierte Webseiten, Dokumente und Tool-Ausgaben gegen Rechte, Memory und Freigaben prüfen.

Modell-Logs allein reichen dafür nicht. Entscheidend ist die Verbindung von Quelle, Modellentscheidung, Tool-Parametern und ausgeführter Aktion. Mehr dazu unter Agent Observability.

Quellen